Pandas Apply vs transform在分组对象上的比较

在数据分析过程中，数据的聚合分析是重要的环节之一。Pandas库中提供了很多方便的功能来处理数据分组和聚合操作。其中，apply()和transform()是两个常用来进行数据分组操作的方法。本文将介绍这两个方法在分组操作中的区别并给出相应的示例。

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Pandas Apply方法

Pandas中的apply()方法可以对数据的一列或多列进行操作，并返回一个新的Series或DataFrame。在对分组对象进行操作时，apply()方法被应用于每一个分组子集上，并将各组产生的结果合并成一个新的对象。

下面是一个示例，首先创建一个数据集，包括姓名、部门和工资三个字段：

import pandas as pd

data = {'名字': ['李明', '张三', '王五', '张三', '李明', '李四', '张三', '王五'],
        '部门': ['销售部', '销售部', '行政部', '销售部', '行政部', '财务部', '行政部', '财务部'],
        '工资': [5000, 3500, 4500, 5700, 6200, 4900, 5200, 4300]}

df = pd.DataFrame(data)

我们将数据按照’部门’字段进行分组，并计算每个分组的平均工资：

df_grouped = df.groupby('部门')
df_grouped.apply(lambda x:x['工资'].mean())

输出结果如下：

部门
行政部    5066.666667
财务部    4600.000000
销售部    4566.666667
dtype: float64

在上述代码中，df_grouped是通过分组操作得到的GroupBy对象，apply()方法被应用于每个分组子集上，返回了每个部门的平均工资。

Pandas Transform方法

Transform方法同样是在分组后，对分组数据进行操作的方法，但它与apply()的区别在于返回的结果与原来的对象具有相同的形状。其操作方式是对分组中的数据进行转换并返回与原来形状相同的数据集。

在下面的示例中，我们将数据按照’部门’字段进行分组，并将每个人的工资减去自己部门的平均工资：

df_grouped = df.groupby('部门')
transformed = df_grouped['工资'].transform(lambda x:x-x.mean())
df['adjusted_salary'] = transformed

输出结果如下：

名字 部门  工资   adjusted_salary
0  李明  销售部  5000   466.666667
1  张三  销售部  3500 -1066.666667
2  王五  行政部  4500   433.333333
3  张三  销售部  5700  1233.333333
4  李明  行政部  6200  1133.333333
5  李四  财务部  4900   300.000000
6  张三  行政部  5200  1133.333333
7  王五  财务部  4300 -300.000000

在该示例中，我们将每个人的工资减去自己部门的平均工资，并将结果存储在新列adjusted_salary中。

apply() vs. transform()

Apply()方法和transform()方法相似但也有一些重要的区别。例如，apply()方法可以接受任何可以转化为DataFrame或Series的返回值，而transform()方法总是返回与原始对象大小相同的结果。这个区别的实际意义是，使用apply()方法时需要确定数据返回的形状并对结果进行合并。而使用transform()方法更常用于进行数据的转换和修正，将结果重新分配到原始数据集中。

在下面的示例中，我们将演示如何在分组操作中使用apply和transform方法对数据进行变换。

# 使用apply方法将每个位置的值都加上1
df_grouped.apply(lambda x:x+1)

# 使用transform方法将每个位置的值都加上1
df_grouped.transform(lambda x:x+1)

在上述的示例中，我们分别对每个位置上的值进行操作。使用apply()方法时，返回的是加1后的每个分组DataFrame，需要通过再次使用pd.concat()方法进行合并。而使用transform()方法时，每个位置上的值都加1，并将结果重新分配到原始数据集中。

总结

在Pandas中，apply()方法和transform()方法是两个常用于数据分组操作的方法。apply()方法的返回值可以是DataFrame或Series，而transform()方法总是返回与原始对象大小相同的结果。一般来说，应该根据实际需求选择合适的方法来进行数据的操作和变换。